structure machine learning projects 课程笔记
orthogonalization/ one metric
train、dev/test 划分
开发集和测试集一定来自同一分布 onthe same distribution
Human level performance & bayes error
human level performance 接近 bayes error,training error 和 bayes 的差距 : bias(avoidable error),dev/test error: variance,决定先调优bias/variance。
Bias & variance
Bias: Training error 和 human performance 相差大 (avoidable error)
variance: training error 和 dev error 相差大
Error analysis
Mismatched dev/test & training set
option 1:讲所有数据集随机打乱,再划分
option 2:dev/test 来源于target dataset,一部分target set 和其他补充数据集作为training set
Bias & variance & data mismatch
human performance 和 training error 评估 avoidable error,traing error和 training - dev error 评估 variance,training - dev error 和 dev error 评估 data mismatch,dev error 和 test error 评估 overfit
deal with mismatch
迁移学习
end to end
免去中间组件设计和先验知识,直接学习输入到输出的映射。
需要大量数据。
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